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(grammar)Grammar Power 기본 - Chapter 06
Chapter 06) 형용사구 Section 01) 수식 기능 Point 1) 형용사와 형용사구 형용사는 명사를 꾸며주는 품사이다. 형용사절은 형용사를 핵으로 형용사가 붙거나 전치사절이 올 수 있다. Point 2) 명사 앞에서 수식 형용사 하나만 사용할 경우 대부분 명사 앞에서 명사를 꾸며준다. Look at the brown rabbits in this book. Michael watched a very intersting movie at last night. Point 3) 명사구 뒤에서 수식 두개 이상의 단어로 이뤄진 형용사구는 대부분 명사 뒤에서 꾸며준다. Mary bou... Read More
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(grammar)Grammar Power 기본 - Chapter 05
Chapter 05) 명사구의 대용 Section 01) 대용이란? Point 1) 선행사와 대용 두 문장 혹은 한 문장 속에서 이미 사용된 명사나 명사구를 다시 사용할 때, 대명사와 같은 더 간단한 요소가 그것을 대신한다. 먼저 사용되 명사구를 선행사라 하고 이를 대신하는 요소를 대용이라 한다. Point 2) 대용의 위치 주로 선행사 다음 대용이 사용되지만, 반대로 대용이 사용되고 선행사가 사용될 수 있다. Point 3) 명사구 이외의 대용 선행사로 사용되는 요소는 명사/명사구뿐 아니라, 동사구나 절을 대신할 수 있다. 동사구 대용 Sam studies hard, and... Read More
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(grammar)Grammar Power 기본 - Chapter 04
Chapter 04) 명사구 Section 01) 명사구의 내부 구조 Point 1) 핵과 선택 요소 명사는 주어, 목적어, 보어로 사용되며, 핵 역할을 하는 명사를 중심으로 앞뒤에 문법적 요소가 추가되어 이뤄져 명사구가 된다. Point 2) 명사구의 확장 명사구에 수식어를 더해주면 명사구를 더욱 확장할 수 있다. Section 02) 한정사 Point 1) 부정관사와 정관사 한정사는 명사 앞에서 명사를 규제하거나 특정화하는 한정사이다. 한정사의 종류로는 정관사(a/an), 부정관사(the)가 있다. Point 2) 지시사 this와 that 지시사는 명사 앞에서 특정 대상을 가리킨다. Po... Read More
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(grammar)Grammar Power 기본 - Chapter 03
Chapter 03) 시제와 조동사 Section 01) 현재시제, 과거시제, 미래 표현 Point 1) 현재시제 동사의 시제 중 현재시제는 현재의 상태를 설명하는 동사시제이다. 현재시제의 형태 be동사 be동사원형 일반동사 1,2인칭 동사원형 3인칭 동사원형 + s/es/ies/etc. ... Read More
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(grammar)Grammar Power 기본 - Chapter 02
Chapter 02) 동사구 Section 01) 동사의 성질 Point 1) 본동사 본동사 본동사란 동작이나 상태 등의 의미를 나타낸다. 조동사는 본동사의 문법적 보조 역할을 한다. Point 2) 동사: 술어의 핵 술어부의 가장 중요한 핵은 동사이다. 동사의 종류에 따라 술어에 사용되는 문장성분이 결정된다. Point 3) 동사의 성질과 문장 유형 동사에 어울리는 필수문장성분 V V + C V + O V + O + O V + O + C Section 02) 목적... Read More
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(grammar)Grammar Power 기본 - Chapter 01
Chapter 01) 문장의 기본 요소 Section 01) 주어와 술어 Point 1) 문장 = 주어 + 술어 문장 주어부 문장의 주체로서 술어부를 행하는 대상 술어부 동작이나 상태를 나타내는 요소들 Point 2) 술어 = 동사 + 다른 요소 술어부 동사 술어부는 필수적으로 동사가 포함되어야 한다. 다른 요소 ... Read More
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(Blog-translation)What are Diffusion Models?
lilianweng.github.io - What are Diffusion Models? So far, I’ve written about three types of generative models, GAN, VAE, and Flow-based models. They have shown great success in generating high-quality samples, but each has some limitations of its own. GAN models are known for potentially unstable training and less diversity in generation due... Read More